CAJ | 학술논문

为解决模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题和有效提高诊断准确度及速度,提出了一种融合支持向量数据描述(SVDD)算法和D-S证据理论的故障诊断方法.首先,对采集信号进行基于局部判别基的Haar小波包变换,依据判别测度选取判别能力强的前5个节点的标准能量构成特征集.然后利用SVDD算法求出特征集对于不同类别的基本信任分配函数,最后利用证据理论对不同基本信任分配函数进行组合得到最终故障诊断决策.将该方法应用于两级四运放双二次低通滤波器电路进行故障诊断,实验结果表明该方法能够准确迅速诊断出模拟电路中的故障;与基于SVDD多分类算法、一对一(o-v-o)SVM和一对多(o-v-a)SVM分类算法的故障诊断方法进行比较,本方法能够提高模拟电路故障诊断的精度;比采用o-v-o SVM和o-v-a SVM分类算法的故障诊断方法有更快的诊断速度.
위해결모의전로고장진단복잡다양난우변식적문제화유효제고진단준학도급속도,제출료일충융합지지향량수거묘술(SVDD)산법화D-S증거이론적고장진단방법.수선,대채집신호진행기우국부판별기적Haar소파포변환,의거판별측도선취판별능력강적전5개절점적표준능량구성특정집.연후이용SVDD산법구출특정집대우불동유별적기본신임분배함수,최후이용증거이론대불동기본신임분배함수진행조합득도최종고장진단결책.장해방법응용우량급사운방쌍이차저통려파기전로진행고장진단,실험결과표명해방법능구준학신속진단출모의전로중적고장;여기우SVDD다분류산법、일대일(o-v-o)SVM화일대다(o-v-a)SVM분류산법적고장진단방법진행비교,본방법능구제고모의전로고장진단적정도;비채용o-v-o SVM화o-v-a SVM분류산법적고장진단방법유경쾌적진단속도.